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加利福尼亚州立大学（CSU）通识教育认证2024-2025
Chaffey College可以为满足这一要求提供最多39个学期的单位；转移后必须在上层级别完成9个额外的学期单位。 每个课程只能在CSUGE认证的一个领域中使用。 A1，A2，A3和B4区域的课程必须以“ C”或更高的等级完成。 转学：学生必须完成60个或更多可转学的学期单元，最低GPA为2.0或更高（非居民为2.4），在上一所大学或大学参加，并完成或完成了任何缺失的大学准备学科要求。 A区域中的所有CSU GE要求，英语沟通和批判性思维（至少9个学期）和B.4区域，数学必须作为30个单元的一部分完成。 某些“受影响”计划的申请人多于可用空间，并且可能具有其他筛选要求。 请参阅辅导员，转移中心和/或访问Assid.org有关更多详细信息。 CSU认证：GE认证意味着Chaffey College已确认学生已经完成了CSU系统的较低细分通识教育要求。 认证很重要，没有认证学生将符合特定于他们转移到的CSU校园的通识教育要求。 这通常涉及额外的下层工作。 转移不需要认证。 一些高单位专业的专业，例如工程学，可能建议优先考虑大型准备课程，而不是GE认证。 有关更多信息，请参见辅导员。Chaffey College可以为满足这一要求提供最多39个学期的单位；转移后必须在上层级别完成9个额外的学期单位。每个课程只能在CSUGE认证的一个领域中使用。A1，A2，A3和B4区域的课程必须以“ C”或更高的等级完成。 转学：学生必须完成60个或更多可转学的学期单元，最低GPA为2.0或更高（非居民为2.4），在上一所大学或大学参加，并完成或完成了任何缺失的大学准备学科要求。 A区域中的所有CSU GE要求，英语沟通和批判性思维（至少9个学期）和B.4区域，数学必须作为30个单元的一部分完成。 某些“受影响”计划的申请人多于可用空间，并且可能具有其他筛选要求。 请参阅辅导员，转移中心和/或访问Assid.org有关更多详细信息。 CSU认证：GE认证意味着Chaffey College已确认学生已经完成了CSU系统的较低细分通识教育要求。 认证很重要，没有认证学生将符合特定于他们转移到的CSU校园的通识教育要求。 这通常涉及额外的下层工作。 转移不需要认证。 一些高单位专业的专业，例如工程学，可能建议优先考虑大型准备课程，而不是GE认证。 有关更多信息，请参见辅导员。A1，A2，A3和B4区域的课程必须以“ C”或更高的等级完成。转学：学生必须完成60个或更多可转学的学期单元，最低GPA为2.0或更高（非居民为2.4），在上一所大学或大学参加，并完成或完成了任何缺失的大学准备学科要求。A区域中的所有CSU GE要求，英语沟通和批判性思维（至少9个学期）和B.4区域，数学必须作为30个单元的一部分完成。某些“受影响”计划的申请人多于可用空间，并且可能具有其他筛选要求。请参阅辅导员，转移中心和/或访问Assid.org有关更多详细信息。CSU认证：GE认证意味着Chaffey College已确认学生已经完成了CSU系统的较低细分通识教育要求。认证很重要，没有认证学生将符合特定于他们转移到的CSU校园的通识教育要求。这通常涉及额外的下层工作。转移不需要认证。一些高单位专业的专业，例如工程学，可能建议优先考虑大型准备课程，而不是GE认证。有关更多信息，请参见辅导员。AP/IB/CLEP：某些通识教育要求可以通过AP/IB或CLEP考试的传递分数完成。有关详细信息，请参阅辅导员或目录。
段通识教育转移课程（IGETC）2023-2024
IGETC是学生可以使用的课程模式，以满足任何加利福尼亚州立大学（CSU）或加利福尼亚大学（UC）校园的下部通识教育（GE）要求。但是，IGETC的完成不是CSU或UC的录取要求，也不是在转移前满足下部较低分区的唯一途径。学生应与辅导员联系以获取详细信息。外国笔录课程不能在IGETC上使用，除非在6区的特殊情况下；请参阅辅导员以获取详细信息。学生必须请愿入学和记录以完成IGETC完成认证。学生应在与认证请愿书的同时请求索取段通通教育转移（IGETC）的成就证书。有关脚注的说明，请参见第28页。已竭尽全力确保此信息准确；但是，学生应定期咨询LAVC辅导员，以确定是否有任何更改或纠正。
具有地理位置和实时操作记录的基于面部识别的出勤系统
本文介绍了基于尖端的面部识别出勤系统，旨在通过整合高级机器学习，计算机视觉和地理空间API来解决传统出勤方法的局限性。系统通过高精度和效率自动化与会者的识别和记录来简化出勤过程。关键功能包括用于实时面部识别的实时视频识别，一个用于注册新个人的直觉用户注册模块，基于CSV的无缝数据导出和管理的日志记录以及地理位置感知到的出勤跟踪，以确保记录不仅是时间含量的，而且是位置特定的。这种地理空间上下文提供了宝贵的见解，尤其是对于分布式团队或多站点设置。
使用手势识别的AI虚拟鼠标设计和实现
随着技术的快速发展，我们在常规日常生活中使用的设备正在以蓝牙或其他无线技术的形式紧密包装。本文采用不同的方法来对鼠标的一般使用，而鼠标不需要鼠标。这可以通过虚拟软件来实现，该虚拟软件使用称为手势识别的概念并检测执行鼠标功能的手提示。手工检测技术并不新鲜，并且在行业中已经使用了很长时间，例如在自动化领域，IT枢纽，银行业，医学科学等。提出虚拟鼠标的主要动机是使用网络摄像机或内置摄像机与计算机进行交互以执行光标函数，例如滚动等。
一个实时手势和基于骨架的动作识别的机器学习框架
随着数字环境已变得更加融合到我们的日常生活中，虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR）平台在最近的十年中越来越受欢迎。新技术正在使用传感器技术调整这些范式，以获取有关2D和3D空间中位置跟踪的相关数据。在这种情况下，机器学习已成为具有可访问性和负担能力的关键技术。这些模型的使用提供了对传感器输入的准确解释，这可能会创建可靠的系统。在这项技术方面，特定的感兴趣领域是交互式游戏，以及系统如何从这些技术进步中受益以创造沉浸式体验。此外，Bowling等人的研究。（2006），探索计算机游戏中机器学习的领域，确定其在增强游戏智能和玩家参与度中的重要作用。
MPAR-RCNN：具有属性识别的多人检测的多任务网络
多标签属性识别是计算机视觉中的一项关键任务，应用程序范围在不同的领域。这个问题通常涉及检测具有多个属性的对象，需要具有高级差异和精细的特征提取的复杂模型。对象检测和属性识别的集成通常依赖于诸如双阶段网络之类的方法，其中准确的预测取决于高级特征提取技术，例如感兴趣的区域（ROI）池。为了满足这些要求，在统一框架中既可以实现可靠的检测和属性进行分类，这是必不可少的。这项研究介绍了一个创新的MTL框架，旨在将多人属性识别（MPAR）纳入单模型体系结构中。命名为MPAR-RCNN，该框架通过空间意识到的，共享的骨干，促进效果和准确的多标签预测来符合对象检测和属性识别任务。与传统的基于快速区域的卷积神经网络（R-CNN）不同，该网络（R-CNN）分别管理人的检测和归因于双阶段网络的分类，MPAR-RCNN体系结构在单个结构中优化了两个任务。在更宽的（用于事件识别的Web图像数据集）数据集上进行了验证，提出的模型展示了对当前最新ART（SOTA）体系结构的改进，展示了其在推进多标签属性识别方面的潜力。
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
在Lynch综合征中识别出的罕见的MLH1重复
结果：在MMR基因中，在DHPLC基因变异筛选中鉴定了三个家族，该家族在MMR基因中具有致病性/可能的致病性种系变体。所有家庭在几代人的几个家庭成员中都有CRC的历史。肿瘤分析表明，与突变基因以及MSI相对应的MMR蛋白IHC染色的丢失。在MLH1中鉴定出a的a family A，一种结构变体，4至13的重复。预计重复将导致氨基酸520的框架和氨基酸539的过早终止密码子。在家庭B中，在MLH1中发现了1个碱基对缺失，从而在氨基酸491中产生移牌和终止密码子。在家庭C中，我们确定了MSH2中的一个剪接位点变体，该变体预计将导致剪接供体部位的损失。结论：我们在19个测序家族中的三个中，在MMR基因中完全确定了三种致病/可能的致病变异。基于洞察力和Clinvar数据库，MLH1变体是外显子4至13的复制和移码变体的新颖。 Clinvar的一个提交者报告了MSH2剪接网站变体。作为一种变体类别，在MMR基因文献中很少报道重复，尤其是涵盖多个外显子的文献。
全基因组体内中枢神经系统筛查可识别出...
Mary H. Wertz，2、3 Mollie R. Mitchem，2、3 S. Sebastian Pineda，3、7、8 Lea J. Hachigian，1、2、3 Hyeseung Lee，2、3 Vanessa Lau，2、3 Alex Powers，2、3 Ruth Kulicke，2、3 Gurrein K. Madan，1 Medina Colic，4 Martine Therrien，2、3 Amanda Vernon，1、2、3 Victoria F. Beja-Glasser，1、3、5 Mudra Hegde，3 Fan Gao，2、6 Manolis Kellis，3、7 Traver Hart，4 John G. Doench，3 和 Myriam Heiman 1、2、3、9、* 1麻省理工学院脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 02139 2 皮考尔学习与记忆研究所，美国马萨诸塞州剑桥 02139 3 麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所，美国马萨诸塞州剑桥 02142 4 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯顿 77030 5 麻省理工学院麦戈文脑研究所，美国马萨诸塞州剑桥 02139 6 加州理工学院贝克曼研究所生物信息学资源中心，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 91125 7 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室，美国马萨诸塞州剑桥 02139 8 麻省理工学院电气工程与计算机科学系，美国马萨诸塞州剑桥 02139 9 主要联系人 *通信地址：mheiman@mit.edu https://doi.org/10.1016/j.neuron.2020.01.004
普通低年级通识教育 (GE) 课程列表
GE 第 C.1 节：艺术 CAMC 专业和部分 HHD 和 HUM 专业的学生将学习艺术。报名前请咨询顾问。 AFRS 246. 非裔美国戏剧简介 (3) AFRS 280. 少数民族学生创意写作研讨会 (3) * ANTH 232. 表现文化 (3) ART 100/L. 艺术流程和实验室简介 (1/2) ART 110. 世界艺术：西方传统 (3) ART 114. 世界艺术：亚洲 (3) ART 124A. 绘画 I (3) ART 140. 二维设计初级 (3) ART 141. 三维设计初级 (3) CHS 111. 美国人和艺术 (3) CHS 280/SL. 少数民族创意写作研讨会 (2/1) COMS 104/L表演与实验室文学 (2/1) CTVA 210. 电视电影美学 (3) ENGL 208. 创意写作 (3) * FLIT 250. 日本传统文化 (3) * HUM 101. 人文学科的形式与理念 (3) KIN 236. 编舞概论 (2) KIN 236L. 编舞实验室简介 (1) MUS 105. 音乐理解 (3) MUS 106HH. 嘻哈音乐 (3) MUS 107. 当今音乐 (3) MUS 108. 电影中的音乐 (3) TH 110. 戏剧概论：文本/戏剧/表演 (3) TH 111. 演员与表演 (3)